22、里约探索实践小组的“生活之网”

里约探索实践小组的“生活之网”

在教育领域,有这样一个特别的团体——里约探索实践(EP)小组,他们以独特的方式构建着属于自己的“生活之网”,在教学实践与交流中不断成长与发展。

小组的紧密联系与共同理想

小组中的成员们关系十分紧密,尽管有些同事是新加入的,但大家都能感受到理想的相近以及为教育做点事情的愿望。就像伊莎贝尔·克里斯蒂娜所说:“我们非常亲近。有些同事刚刚加入,但我们能感受到理想的相近,以及为教育做点事情的愿望。这正是吸引我的地方。上学期我忙于学业,没能参加会议,但这学期我安排和伊内斯一起辅导学生,时间和会议时间一致,这样我就能来了。因为我想在这里,学习更多,分享我们在这里感受到的美好。”这种人与人之间的紧密联系,是这个小组的一大特色。

建立信任与同事情谊

当教师们加入这个小组时,最初会感受到同事们对彼此感受和想法的同理心,这种同理心很快就发展成了成员之间不断增强的信任感和同事情谊。尽管有些教师一开始可能难以面对小组促进从业者产生困惑的导向,但正是这种质疑实践的方式,培养了自我信任和对同事的信任。

这个过程始于参与者发现,即使来自不同的背景,他们对一些习以为常的教学实践有着相似的困惑,比如学生的学习动力、课堂纪律、评估过程、教材偏好、母语干扰等问题。就像约瑟芬娜说的:“有些老师想要解决方案,想要在周一早上面对课堂时能得到具体的帮助。但当他们接触探索实践时,得到的不是答案,不是现成的方法,而是更多的问题。”

在小组中,从业者可以坦诚地表达自己的疑惑和焦虑,有空间进行经验交流。在课堂上也是如此,当学生看到老师的问题和困惑时,他们看到的是一个更有人情味的专业人士。随着师生之间对课堂环境有了更多的相互理解,他们在智力和

内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化与子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理与参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证与交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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